본 논문에서는 DS-CDMA 시스템을 위한 적응 혼합 검색형 동기획득 알고리즘의 성능을 저속 페이딩 환경에서 해석한다. 먼저, CDMA 순방향 링크에서의 간섭의 불안정성 (nonstationarity)에 효율적으로 대처하기 위해 CFAR (constant false alarm rate) 특성을 갖도록 동기획득 알고리즘을 설계한다. 설계된 알고리즘의 평균 동기획득 시간 (mean acquisition time)을 이론적으로 해석하고 주파수 선택성 레일라이 페이딩 환경에서 신호탐지 확률, 탐지실패 확률, 및 오경보 율을 유도한다. 성능 해석 시 저속 페이딩 환경을 고려해, 수신 신호의 포락선이 PDI(post-detection integration) 구간 동안 일정하다고 가정한다. 끝으로 설계된 동기획득 알고리즘 대하여 부 윈도우 (sub-window)의 크기, PDI 크기, 판정 임계치 등에 따른 동기획득 성능의 변화를 cdma2000 환경을 고려하여 분석한다.
이 논문에서는, 스플릿-스펙트럼 처리(split-spectrum processing)의 자동화를 위한 가용대역폭의 결정방법을 연구하였다. SSP는 결정립(grain) 잡음을 갖는 초음파신호의 가시도를 개선하는데 이용된다. SSP가 S/N비를 개선하는 유용한 기술임에도 불구하고 가용대역폭 결정의 모호성 때문에 응용이나 자동화에는 제한이 있었다. 최근까지도 가용대역폭을 최적으로 하기 위해 시행착오 방법에 의존하고 있다. 스펙트럼 히스토그램은 수신된 초음파신호 스펙트럼의 전대역에 걸친 최소화 알고리즘에 의하여 얻어진 스펙트럼 윈도우의 통계적 분포도이다. 가용대역폭은 스펙트럼 히스토그램을 이용하여 적응적으로 결정되기 때문에 SSP의 자동화가 가능하다. 스펙트럼 히스토그램을 이용한 가용대역폭의 결정방법을 조사하기 위해 이 방법을 실험 데이타에 적용하였다. 실험결과, 스펙트럼 히스토그램은 SSP의 가용대역폭의 결정과 자동화를 위한 효율적인 방법임을 알 수 있었다.
본 논문은 유선 타블렛에서 공진 회로가 적용된 펜의 위치를 알 수 있는 좌표측정 방법을 소개한다. 현재 연구하고 있는 유선 타블렛은 공진회로가 적용된 펜과 루프코일에 라인안테나가 적용된 패드를 사용한다. 공진회로가 적응된 펜을 패드 위에 놓게 되면, 전자기 유도 현상에 의해 발생된 전류를 측정하여 현재 펜의 위치를 알 수 있다. 루프코일에 라인안테나를 설치하면 이를 Differential coil이라고 부르는데 루프 안테나와 라인 안테나 사이에 흐리는 전류를 알 수 있다. 이때 라인안테나를 기준으로 펜의 위치에 따라서 전류량도 변화하며, 또한 라인 안테나를 기준으로 왼쪽과 오른쪽의 전류의 극성이 다르다. 루프회로에 라인안테나를 겹쳐 놓은 형태인 타블렛의 패드는 라인안테나를 순차적으로 변경해 가면서 공진 회로가 적용된 펜에 의해 전자기 유도 현상에 의해 발생된 전류를 측정하게 되며, 이 측정된 값들을 비교하여 좌표를 알아낼 수 있다. 하지만 그 전류의 변화는 아주 적어 직접적인 신호로는 좌표를 알아낼 수 없다. 그래서 우리는 차등증폭을 이용하여 신호를 증폭시켜 신호를 변형한다. 이 변형된 신호를 이용하여 각 라인안테나에서 측정된 전류세기로 좌표를 알아낸다. 이런 연구에서는 전자기 유도현상에 의해 발생된 전류의 세기를 이용해 실제 윈도우 프로그램에서 펜의 위치를 알 수 있는 방법을 찾고, 구현된 모습을 보여준다.
NTSS(New Three-Step Search Algorithm)는 대표적인 Fast BMA(Block Matching Algorithm)인 TSS(Three-Step Search Algorithm)에 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 고려하여 향상시킨 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며 탐색영역이 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 맞는 탐색영역을 적용시킴으로써 탐색영역의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완하여 움직임이 큰 영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용 하였을 때 움직임이 작은 영상에서는 기존의 방법과 동일한 결과를 얻었으며 움직임이 큰 영상에서는 최고 0.5dB이상 성능이 개선되었다.
P파는 심장의 전기적, 생리적 특성을 나타내는 파라미터로써 심방성 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. 하지만 R파에 비해 신호의 크기가 작고 그 형태가 다양하여 검출에 많은 어려움이 있다. P 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 방실 차단과 같은 전도 이상이나 심방성 부정맥의 경우에는 검출 정확도가 낮아진다. 이는 심장 상태에 따라 다양한 모양의 P파의 패턴이 존재하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 피크 변화에 따른 P파의 패턴을 분류하고 적응형 문턱치를 이용하여 P파를 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 피크 변화에 따른 P파의 3가지 패턴을 분류하고 적응형 윈도우와 문턱치를 통해 P파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 P파의 평균 검출율은 92.60%의 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 다중 CAMShift 알고리즘(Multi Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm)을 제안하였다. 입력 영상에서 피부영역을 추출하기 위해 영상의 RGB의 특정값을 기준으로 피부색에 적응적인 임계값을 적용하였다. 이때 적용된 피부영역을 양손, 얼굴 등에 초기 윈도우를 설정하였다. 이 영역들을 추적함에 있어 영역들 사이에 폐색 영역을 회피하기 위해 가우시안 배경 모델(Gaussian Background Model)을 사용하여 각 추적 영역들을 제한하였다. 또한 폐색영역에 가중치를 부가하여 확률분포영상에서 중심값을 이동시켜 폐색 영역을 회피하였다. 실험 결과 다중 물체들에 강인한 추적을 보이고 유사한 색상을 갖는 물체의 폐색 시에도 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
최근에 제안된 TCP Vegas는 네트워크의 상황을 예측하고, 상황에 맞는 전송율의 변화를 통해 흐름제어와 혼잡제어를 함으로써 기존의 TCP Reno에 비해 많은 성능향상을 이루었다. 그러나 TCP Vegas는 네트워크에 대한 모델이 없기 때문에 네트워크의 가용대역폭을 충분히 활용할 정확한 전송율을 계산하지 못하고, 제한된 윈도우의 변화만을 적용시킴으로 인해, 급변하는 가용 대역폭의 변화에 적응을 하지 못하고 손실이 발생할 가능성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 TCP의 단대단 연결을 큐잉 시스템으로 모델링하여 적절한 전송율을 결정함으로써, 안정되고 빠르게 가용 대역폭에 수렴하는 알고리듬을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 TCP Vegas와의 성능 비교 결과는 제안된 알고리듬이 가용 대역폭이 급변하는 네트워크 환경에서 TCP Vegas 보다 안정적이고 빠르게 반응하기 때문에 외부 트래픽의 변화에 더 잘 적응하고 처리율을 향상시키는 결과를 보여준다.
시공필터는 공간필터로는 제거할 수 없는 동영상의 노이즈를 제거하지만 알고리듬이 매우 복잡하여 하드웨어로 구현하기에 부적절하다. 본 논문에서는 적응 평균필터 알고리듬을 바탕으로 최대 세 장의 프레임을 사용하는 실시간 시공 노이즈 제거 시스템을 구현한다. 기존의 알고리듬에서 하드웨어로 구현하기에 부적절한 요소들을 수정하였다. 동작 속도를 높이기 위해서 노이즈 추정과 필터링이 병렬적으로 수행되도록 이전 프레임에서 추정된 노이즈를 현재 프레임 필터링에 이용하게 하였다. 또한 필터링 윈도우의 형태를 변형하여 시스템의 동기화를 용이하게 하였다. 제안하는 구조는 Virtex 4 XC4VLX60 상에 구현하였고 총 66%의 슬라이스를 사용하고 최대 80MHz의 속도로 동작하였다.
다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.
오늘날 네트워크는 높은 대역폭과 높은 지연을 갖는 HBDP (High Bandwidth Delay Product) 네트워크의 특징을 보인다. 기존 TCP는 혼잡윈도우 크기의 느린 증가와 급격한 감소로 인하여 HBDP 네트워크에 부적절하다. 기존 TCP의 문제점을 해결하기 위해 연구된 TCP들은 손실기반 TCP와 지연기반 TCP로 구분한다. 대다수의 TCP는 기존 Slow Start 동작을 사용하며 오버슈트로 인한 대량의 패킷 손실을 초래한다. Congestion Avoidance 동작의 경우 손실기반 TCP는 대역폭 낭비와 RTT (Round Trip Time) 공정성 문제가 있으며 지연기반 TCP는 낮고 느린 대역폭 점유 문제가 있다. 제안하는 기법은 병목구간의 버퍼상태를 통해 혼잡제어를 함으로써 Slow Start와 Congestion Avoidance의 문제를 개선한다. 성능평가를 통해 HBDP 네트워크에서 제안하는 기법이 기존 TCP보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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